计算机系统、位置推测方法以及程序与流程

本发明涉及一种通过拍摄对象物来推测该对象物的位置的计算机系统、位置推测方法以及程序。

背景技术：

近年来，通过无人机等从上空拍摄各种图像。在像这样的拍摄中，为了推测该图像中拍到的对象物的位置数据(纬度和经度)，使无人机移动至对象物的上空。在像这样的位置推测中，由于掌握无人机自身的位置数据，因此将该无人机的位置数据作为对象物的位置数据来推测，由此进行所述的位置推测。

但是，由于花费使无人机移动至对象物的工夫，因此要求通过与这样的方法不同的方法来推测对象物的位置数据。作为对象物的位置数据的推测方法，已知：例如，使用立体摄像机来拍摄对象物，通过拍摄图像和由陀螺仪传感器检测到的立体摄像机的倾斜来推测对象物的位置数据的构成(参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2017－32276

技术实现要素：

发明所要解决的问题

但是，在专利文献1的构成中，需要通过立体摄像机来拍摄对象物，因此在装配于无人机等的情况下，存在成本的增大、装置的大型化以及伴随着功耗的增加而飞行时间的减少等问题，因此便利性可能会降低。

本发明的目的在于提供一种仅通过摄像机进行拍摄，来推测所拍摄的对象物的绝对位置，由此提高便利性的计算机系统、位置推测方法以及程序。

用于解决问题的方案

在本发明中，提供如下的解决方式。

本发明提供一种计算机系统，其特征在于，具备：图像获取单元，获取拍摄了对象物的图像；位置数据获取单元，获取拍摄了所述对象物的摄像机的三维位置数据；以及位置推测单元，基于所述摄像机的三维位置数据，推测所述对象物的绝对位置。

根据本发明，计算机系统获取拍摄了对象物的图像，获取拍摄了所述对象物的摄像机的三维位置数据，基于所述摄像机的三维位置数据，推测所述对象物的绝对位置。

本发明是计算机系统的类别，但在位置推测方法和程序等其他的类别中，也会发挥对应其类别的相同的作用/效果。

发明效果

根据本发明，能够提供一种仅通过摄像机进行拍摄，来推测所拍摄的对象物的绝对位置，由此提高便利性的计算机系统、位置推测方法以及程序。

附图说明

图1是表示位置推测系统1的概要的图。

图2是位置推测系统1的整体构成图。

图3是无人机10的功能框图。

图4是表示无人机10执行的位置推测处理的流程图。

图5是示意性地表示无人机10执行的对象物的位置推测的图。

具体实施方式

以下，参照附图对用于实施本发明的最佳方式进行说明。需要说明的是，这仅是一个例子，本发明的技术范围并不限定于此。

[位置推测系统1的概要]

基于图1对本发明的优选的实施方式的概要进行说明。图1是用于对作为本发明的优选实施方式的位置推测系统1的概要进行说明的图。位置推测系统1是由无人机10构成，以规定的飞行高度飞行，拍摄各种动态影像、静态影像等图像的计算机系统。

无人机10具备：拍摄动态影像、静态影像等图像的摄像机等拍摄装置；检测拍摄装置的倾斜的陀螺仪传感器、加速度传感器、高度计、风向传感器等各种传感器；飞行所需的螺旋桨、动力等。无人机10基于预先设定的飞行路径或未图示的信息终端所指定的飞行路径来飞行。

无人机10获取并存储与想要推测位置的对象物相关的数据(特征点、特征量等)。这些可以从未图示的信息终端获取，也可以将与该对象物相关的数据输入至无人机10。

需要说明的是，无人机10可以通过无线连接或有线连接与未图示的信息终端进行连接。此时，无人机10也可以将拍摄到的图像、各种传感器检测到的数据发送至信息终端。

首先，无人机10基于预先设定的飞行路径来飞行，并且通过拍摄装置拍摄自身的正下方(步骤s01)。该飞行路径包括自身飞行的飞行高度、经由地以及纬度/经度等。

无人机10将拍摄装置所拍摄的图像作为拍摄图像获取，对获取的拍摄图像进行图像解析(步骤s02)。无人机10解析拍摄图像的特征点或特征量中的任一方或双方，由此确定拍摄图像所包含的物体等。特征点是在拍摄图像中拍到的某个东西，具体而言是形状、颜色、亮度以及轮廓等。此外，特征量是指根据拍摄图像数据计算出的各种数值(像素值的平均、方差、直方图(histogram)等)等统计性的数值。

无人机10将预先获取的对象物的数据与图像解析的结果得到的拍摄图像中的特征点、特征量进行比较，通过图像解析来解析拍摄图像中的对象物的有无。

无人机10判断图像解析的结果而言，拍摄图像中是否包含对象物。无人机10在判断为不包含对象物的情况下，继续所设定的飞行。另一方面，无人机10在判断为包含对象物的情况下，确定拍摄图像中的对象物的位置(步骤s03)。无人机10通过这些处理，获取拍摄了对象物的拍摄图像，并且确定其位置。此时，无人机10将拍摄装置的位置数据作为与自身的位置数据(纬度、经度、飞行高度等)相同的数据来获取。通过上述的处理，无人机10获取拍摄了对象物的拍摄装置的三维位置数据。

无人机10基于所确定的拍摄图像内的对象物的位置使拍摄装置旋转，使其位于相对于表示自身的纬度的直线平行的位置。无人机10获取该位置处的相对于对象物的角度a(步骤s04)。角度a是以拍摄装置拍摄正下方时的角度为基准，使拍摄装置相对于对象物倾斜的角度。

无人机10基于自身的飞行高度和角度a的正切来推测对象物的位置(步骤s05)。无人机10基于自身的飞行高度和角度a的正切来计算出自身与对象物之间的距离。除此之外，无人机10基于计算出的距离和自身的位置来推测对象物的位置。通过该处理，基于拍摄装置的三维位置数据来推测对象物的绝对位置。

以上是位置推测系统1的概要。

[位置推测系统1的系统构成]

基于图2，对作为本发明的优选实施方式的位置推测系统1的系统构成进行说明。图2是表示作为本发明的优选实施方式的位置推测系统1的系统构成的图。位置推测系统1是由无人机10构成的计算机系统。

无人机10是具备后述的功能的上述的无人飞行器。

[各功能的说明]

基于图3，对作为本发明的优选实施方式的位置推测系统1的功能进行说明。图3是表示无人机10的功能框图的图。

在无人机10，作为控制部11具备cpu(centralprocessingunit：中央处理单元)、ram(randomaccessmemory：随机存取存储器)、rom(readonlymemory：只读存储器)等，作为通信部12具备用于能与其他的机器通信的设备，例如遵照ieee802.11的wifi(wirelessfidelity：无线保真)对应设备。此外，在无人机10，作为存储部13具备基于硬盘、半导体存储器，记录介质、存储卡等的数据的储存(storage)部。此外，在无人机10，作为处理部14具备用于执行图像处理、各种计算、自身的位置数据的处理、自身所具有的拍摄装置的控制处理等各种处理的设备等。

在无人机10中，控制部11读取规定的程序，由此与通信部12协作而实现对象物数据获取模块20、位置数据获取模块21以及输出模块22。此外，在无人机10中，控制部11读取规定的程序，由此与存储部13协作而实现存储模块30。此外，在无人机10中，控制部11读取规定的程序，由此与处理部14协作而实现飞行模块40、拍摄模块41、解析模块42、计算模块43以及推测模块44。

[位置推测处理]

基于图4，对位置推测系统1执行的学习处理进行说明。图4是表示无人机10执行的位置推测处理的流程图的图。关于上述的各模块执行的处理，与本处理一并进行说明。

首先，对象物数据获取模块20获取作为与对象物相关的数据的对象物数据(步骤s10)。在步骤s10中，对象物数据获取模块20获取后述的推测其位置的对象物的对象物数据。对象物数据例如是指能够唯一地确定对象物的数据，除了对象物的名称、种类等以外，还有对象物的特征点、特征量。特征点例如是对象物的形状、颜色、亮度以及轮廓等。此外，特征量例如是像素值的平均、方差、直方图等统计性的数值。像这样的特征点、特征量是通过与未图示的信息终端由无线通信或有线通信等进行数据通信来获得的。

存储模块30存储对象物数据(步骤s11)。

飞行模块40基于预先设定的飞行路径开始飞行(步骤s12)。在步骤s12中，飞行模块40基于存储模块30所存储的飞行路径或来自未图示的信息终端的指示等来飞行。此时，在飞行路径包括与自身飞行时的飞行高度、纬度和经度相关的数据。

拍摄模块41对拍摄图像进行拍摄(步骤s13)。在步骤s13中，拍摄模块41通过朝向相对于无人机10垂直的方向的拍摄装置对拍摄图像进行拍摄。即，拍摄模块41拍摄无人机10的正下方。

解析模块42对拍摄图像进行图像解析(步骤s14)。在步骤s14中，解析拍摄图像的特征点或特征量中的任一方或双方，由此解析在拍摄图像中拍到的物体等。

解析模块42将在步骤s11中存储的对象物数据和作为图像解析的结果而得到的拍摄图像的特征点、特征量进行比较，判断在拍摄图像内是否存在对象物(步骤s15)。在步骤s15中，解析模块42判断是否存在与拍摄图像的特征点、特征量一致的对象物数据。

在步骤s15中，在解析模块42判断为图像解析的结果是拍摄图像的特征点、特征量与对象物的特征点、特征量不一致的情况下(步骤s15为“否”)，判断为对象物不存在，飞行模块40再次执行上述的步骤s12的处理，继续飞行。

另一方面，在步骤s15中，在解析模块42判断为图像解析的结果是拍摄图像的特征点、特征量与对象物的特征点、特征量一致的情况下(步骤s15为“是”)，判断为对象物存在，位置数据获取模块21获取自身当前的三维位置数据(步骤s16)。在步骤s16中，位置数据获取模块21从gps等来获取自身的位置数据。此外，位置数据获取模块21从上述的在步骤s12中设定的飞行路径来获取自身的飞行高度数据。位置数据获取模块21获取无人机10的位置数据和飞行高度数据，由此获取无人机10的三维位置数据。由此，能够获取拍摄了对象物的拍摄装置的三维位置数据。这是因为无人机10的位置数据和拍摄装置的位置数据大致相同。即，位置数据获取模块21获取无人机10的三维位置数据，由此获取拍摄装置的三维位置数据。

需要说明的是，位置数据获取模块21可以从自身当前设定的飞行路径获取自身的位置数据。需要说明的是，步骤s16的处理可以是在直到推测后述的对象物的绝对位置为止的期间的任意的定时(timing)进行。

解析模块42确定拍摄图像内的对象物的位置(步骤s17)。在步骤s17中，解析模块42以拍摄图像的中心为基准，掌握拍摄图像中的对象物的坐标，由此进行确定。需要说明的是，解析模块42执行的拍摄图像内的对象物的位置的确定也可以通过其他的方法来进行。

拍摄模块41基于所确定的拍摄图像内的对象物的位置，以朝向该对象物的位置的方式使拍摄装置旋转，将拍摄装置向对象物的方向倾斜规定角度(步骤s18)。在步骤s18中，拍摄模块41使拍摄装置旋转至相对于表示自身的纬度的直线平行的位置，由此使拍摄装置倾斜规定角度。

拍摄模块41获取该位置处的拍摄装置与对象物之间的角度a(步骤s19)。在步骤s19中，拍摄模块41以拍摄装置拍摄正下方时的状态为基准，将该基准与本次拍摄装置朝向对象物的状态之间的角度作为角度a来获取。该角度a相当于使拍摄装置倾斜的角度。

计算模块43基于该角度a的正切和位置数据获取模块21获取的飞行高度数据来计算出无人机与对象物之间的距离(步骤s20)。

推测模块44基于计算出的无人机与对象物之间的距离和自身的位置数据来推测对象物的绝对位置(步骤s21)。在步骤s21中，推测模块44基于位置数据获取模块21获取的自身的位置数据的纬度和计算出的距离来推测该位置。即，无人机和对象物存在于相同的经度上，因此推测模块44通过从自身的位置数据中的纬度加法运算或减法运算所计算出的距离(基于对象物的拍摄图像中的坐标，判断是加法运算还是减法运算)，来计算出对象物的纬度。推测模块44基于计算出的对象物的纬度和无人机的经度来推测对象物的绝对位置。

基于图5，对推测模块44执行的对象物的绝对位置的推测方法进行说明。图5是示意性地表示推测模块44推测对象物100的绝对位置的方法的图。在图5中，对无人机10推测存在于地面200的对象物100的绝对位置的情况进行说明。

假想地形成由从拍摄装置朝向地面200的垂线210、从拍摄装置朝向对象物100延伸的直线(斜线220)以及连结垂线210和地面200垂直的地点240与对象物100的直线(邻边230)构成的直角三角形。拍摄模块41使拍摄装置倾斜的角度a是指垂线210与斜边220之间的角度。本次推测模块44所推测的对象物的绝对位置所需的值有作为邻边230的长度的距离d、无人机10的位置以及作为垂线210的长度的高度h。

首先，无人机10的位置能够从根据飞行路径的当前位置、gps等获取的位置数据获取。接着，高度h也能与无人机10的位置同样地获取。距离d能够根据地点240处的坐标(例如，xy坐标系)、根据角度a的正切(tana的值)和高度h进行推测。即，将推测的距离d与地点240处的坐标的x坐标的值进行加法运算或减法运算，由此推测对象物100的绝对位置。

推测模块44推测对象物的标高(步骤s22)。在步骤s22中，推测模块44基于将存储模块30预先存储的各位置和该位置的标高建立了对应的数据库，来推测对象物的标高。在该数据库中，各位置的纬度/经度和该纬度/经度处的标高建立对应。推测模块44通过参照数据库来推测与由上述的步骤s21的处理推测的对象物的绝对位置(纬度/经度)建立了对应的标高。

输出模块22将所推测的对象物的位置(纬度/经度和标高)和能唯一地确定该对象物的标识符(名称、号码、种类等)作为推测结果数据进行输出(步骤s23)。在步骤s23中，输出模块22可以对未图示的信息终端输出推测结果数据，也可以是对存储模块30输出并使其存储。

需要说明的是，在上述的实施方式中，以对象物为静物的情况作为前提进行了说明，但也可以是动物等存在运动的物体。在该情况下，计算模块43也可以是除了对象物的位置以外还计算出该对象物的速度的构成。即，作为对象物相对于无人机10呈直角运动的情况，拍摄模块41分别拍摄移动前和移动后的拍摄图像，推测模块44推测各时间点的对象物的位置，计算模块43只要基于这些位置的两点间的距离以及移动前和移动后之间的时间来计算出对象物的速度即可。

在以上的处理中，由无人机10执行图像解析处理、各种计算处理以及各种推测处理，但这些处理中的任一方或双方不一定需要由无人机10执行。例如，无人机10也可以是将这些处理所需的数据发送至信息终端等，并由信息终端等执行这些处理的构成。

此外，在上述的实施方式中，以仅存在一个对象物的情况为前提进行了说明，但即使是存在多个对象物的情况，本发明也能够毫无问题地应用。在该情况下，只要对每个对象物进行上述的位置的推测即可。具体而言，在拍摄图像中确定了多个对象物的情况下，只要沿着规定的条件(坐标距拍摄图像的中心由近到远的顺序、坐标距拍摄图像的中心由远到近的顺序、预先对每个对象物设定的优先顺位的由高到低的顺序等)，来进行存在于拍摄图像的对象物的位置的推测即可。

上述的单元、功能通过由计算机(包括cpu、信息处理装置、各种终端)读取规定的程序并执行来实现。程序例如以从计算机经由网络提供(saas(softwareasaservice)：软件即服务)的方式进行提供。此外，程序例如以记录于软盘、cd(cd－rom等)、dvd(dvd－rom、dvd－ram等)等计算机可读取的记录介质的方式进行提供。在该情况下，计算机从此记录介质读取程序并传输、存储至内部存储装置或外部存储装置来执行。此外，也可以将此程序预先记录于例如，磁盘、光盘、光磁盘等存储装置(记录介质)，从此存储装置经由通信线路提供至计算机。

以上，针对本发明的实施方式进行了说明，但本发明并不限定于上述的这些实施方式。此外，记载于本发明的实施方式的效果只不过是列举出根据本发明产生的最优选的效果，根据本发明产生的效果并不限定于本发明的实施方式所记载效果。

附图标记说明：

1：位置推测系统；10：无人机。